（來源：麻省理工科技評論）

提到“自動化”和“用 AI 取代工作”，人們腦海里浮現(xiàn)的畫面往往是一場技術(shù)海嘯，以效率之名席卷所有勞動者。但 MIT 經(jīng)濟學家參與的一項研究發(fā)現(xiàn)，1980 年以來，美國企業(yè)搞自動化的首要目的往往不是提高效率，而是替掉那些工資偏高的員工。

企業(yè)搞自動化，很多時候并不是為了追求最大化的生產(chǎn)力，而是為了替掉一群特定的員工，尤其是那些拿著“溢價工資”的人。在實踐中，這意味著自動化經(jīng)常打擊的是那些沒有大學學歷、但憑經(jīng)驗或技能拿到了比同類員工更好薪水的工人。

這個發(fā)現(xiàn)至少有兩層重要含義。第一，自動化對美國收入不平等的推動作用，比很多人意識到的更大。第二，自動化帶來的生產(chǎn)力提升相當平庸，原因很可能是企業(yè)把自動化當成了壓工資的工具，而不是用來尋找更高效、更有利于長期增長的技術(shù)路徑。

“自動化存在低效的靶向問題。”MIT 的達隆·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）說，他是這篇論文的合著者。“某個行業(yè)、職業(yè)或任務(wù)中工人的工資越高，自動化對企業(yè)就越有吸引力。”他指出，理論上企業(yè)可以高效地運用自動化，但實際上它們沒有——它們更多地把自動化當作削減薪酬的手段，這在短期內(nèi)好看的財務(wù)數(shù)字，卻沒有為企業(yè)鋪設(shè)出一條最優(yōu)的增長路徑。

這項研究估算，1980 年到 2016 年間美國收入不平等的增長中，52% 可以歸因于自動化，其中約 10 個百分點專門來自企業(yè)替換那些拿著工資溢價的員工。這種低效的靶向替換，抵消了同一時期自動化帶來的 60% 到 90% 的生產(chǎn)力增益。

“這可能是美國生產(chǎn)力增長一直不溫不火的原因之一。我們有大量的新專利、大量的新技術(shù)，數(shù)量驚人，”阿西莫格魯說，“但你再看看生產(chǎn)力數(shù)據(jù)，相當慘淡。”

這篇論文題為《自動化與租金消散：對工資、不平等和生產(chǎn)力的影響》（Automation and Rent Dissipation: Implications for Wages, Inequality, and Productivity），發(fā)表在《經(jīng)濟學季刊》（Quarterly Journal of Economics）5 月的印刷版上。作者是阿西莫格魯（MIT 院士教授）和帕斯夸爾·雷斯特雷波（Pascual Restrepo），耶魯大學經(jīng)濟學副教授。

不平等的含義

從 2010 年代起，阿西莫格魯和雷斯特雷波就合作開展了大量關(guān)于自動化及其對就業(yè)、工資、生產(chǎn)力和企業(yè)增長影響的研究。總體而言，他們的發(fā)現(xiàn)表明 1980 年后自動化對勞動力市場的影響，比許多學者此前認為的更加顯著。

在這項新研究中，研究人員使用了來自多個來源的數(shù)據(jù)，包括美國人口普查局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、美國社區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)、各行業(yè)數(shù)據(jù)等。阿西莫格魯和雷斯特雷波分析了 500 個細分人口群體，按五個教育水平以及性別、年齡和族裔背景進行劃分。研究將這些信息與美國 49 個行業(yè)的變化分析相對照，對自動化如何影響勞動力進行了精細的觀察。

最終，這套分析讓學者們不僅估算出了自動化總共消滅了多少工作崗位，還測算出其中有多少是企業(yè)非常有針對性地在削減某些員工的工資溢價。

研究還發(fā)現(xiàn)，在受自動化影響的工人群體中，沖擊最大的是薪資分布在第 70 到 95 百分位的員工。這說明在這個過程中，收入偏高的員工承受了主要打擊。

分析表明，美國收入不平等總增長中約五分之一可以歸因于這一個因素。

“我認為這是一個很大的數(shù)字，”阿西莫格魯說。他與長期合作者、MIT 的西蒙·約翰遜（Simon Johnson）和芝加哥大學的詹姆斯·羅賓遜（James Robinson）共同獲得了 2024 年諾貝爾經(jīng)濟學獎。

他補充說：“自動化當然是經(jīng)濟增長的引擎，我們會繼續(xù)使用它。但它確實在資本與勞動之間、以及不同勞動群體之間制造了巨大的不平等。因此，在過去幾十年美國不平等的加劇中，自動化扮演的角色可能比很多人以為的要大得多。”

生產(chǎn)力之謎

這項研究還揭示了企業(yè)管理者面前一個基本的選擇，但這個選擇往往被忽視。想象一種自動化技術(shù)——比如呼叫中心系統(tǒng)——對企業(yè)來說實際上可能是低效的。即便如此，管理者仍然有動力去采用它：壓低工資、管理一個生產(chǎn)力更低但凈利潤更高的企業(yè)。

放大到整個經(jīng)濟層面來看，1980 年以來美國似乎一直在發(fā)生某種版本的這件事：更高的盈利能力并不等于更高的生產(chǎn)力。

“這兩件事是不同的，”阿西莫格魯說，“你可以在降低生產(chǎn)力的同時降低成本。”

阿西莫格魯和雷斯特雷波的這項研究不禁讓人想起已故 MIT 經(jīng)濟學家羅伯特·M·索洛（Robert M. Solow）1987 年寫下的那句名言：“技術(shù)鋪天蓋地，但生產(chǎn)力沒怎么漲。”

沿著這個思路，阿西莫格魯指出：“如果管理者能通過降低 1% 的生產(chǎn)力來增加利潤，很多人可能樂于這么做。這取決于他們的優(yōu)先級和價值取向。所以我們論文的另一個重要含義是：好的自動化和不那么好的自動化正在被打包在一起。”

需要說明的是，這項研究并不意味著自動化越少越好。某些類型的自動化確實能提升生產(chǎn)力，形成良性循環(huán)——企業(yè)賺更多的錢，然后雇更多的人。但阿西莫格魯認為，目前人們對自動化的復雜性認識還不夠清晰，而也許看清 1980 年以來美國自動化的大歷史規(guī)律，有助于人們更好地理解其中的取舍。

“重要的是這些認識能否進入人們的思考，以及我們在對自動化進行全面評估時，最終會得出什么結(jié)論，尤其是在不平等、生產(chǎn)力和勞動力市場影響方面。”阿西莫格魯說。

如果我們更審慎地調(diào)整自動化的類型和程度，以更有利于生產(chǎn)力的方式來推進，我們可能還能收獲更大的生產(chǎn)力增益。這完全是一個更好的選擇。

https://news.mit.edu/2026/study-firms-often-use-automation-control-certain-workers-wages-0507